ГИБРИДНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ КОНДИТЕРСКОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЕ

Николай Николаевич Воробьев; Виктория Алексеевна Васюкова; Татьяна Владимировна Желудкова

doi:10.36773/1818-1112-2026-140-2-159-163

Авторы

Николай Николаевич Воробьев ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт» https://orcid.org/0009-0008-8902-5605
Виктория Алексеевна Васюкова ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт» https://orcid.org/0000-0002-8001-2751
Татьяна Владимировна Желудкова ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт» https://orcid.org/0009-0006-0071-2923

DOI:

https://doi.org/10.36773/1818-1112-2026-140-2-159-163

Ключевые слова:

кондитерские изделия, модернизация, гибридная нейросетевая модель, кондитерское производство, цифровая платформа, оптимизация параметров, Industry 4.0, аналитика, экономика, оценка, анализ, прогноз

Аннотация

В статье рассматривается проблема низкой операционной эффективности кондитерских предприятий, обусловленная «ручным» планированием и нестабильностью свойств сырья. В настоящее время быстрое развитие технологий требует новых подходов в решении проблем различного уровня. Производство кондитерских изделий, несмотря на специфичность процесса выработки продукции и особенности в отношении используемых ингредиентов, требует модернизированного подхода к логистической цепи обработки данных по сырьевому ресурсу и самой выработанной продукции. В настоящее время и эта сфера деятельности нуждается в цифровизации процесса, особенно касается сбора и обработки данных, аналитического материала, анализа и прогноза деятельности. Сейчас уже недостаточно в процессе деятельности проводить оценку и анализ «вручную», так как нынешнее время требует ускорения, более мобильных вариантов прогнозов и разработку оптимистических вариантов развития событий. Цифровизация процессов, применение нейросетей предоставляют возможность значительно ускорить процессы обработки данных, проводить расчеты, прогнозировать развитие событий, рационализировать управленческие решения с точки зрения «бережливого» менеджмента. Разработка гибридной нейросетевой модели, интегрированной в цифровую платформу, позволяет в реальном времени оптимизировать параметры кондитерского производства, является актуальной научно-практической задачей.

Авторами предлагается математическая постановка задачи оптимизации. Предложена гибридная нейросетевая модель, интегрирующая свёрточную нейронную сеть для распознавания дефектов продукции и рекуррентную сеть для прогнозирования параметров технологического процесса. Разработанная модель реализована в составе цифровой платформы, объединяющей модули сбора данных, прогнозирования и оптимизации. Приведены результаты экспериментального внедрения на кондитерской фабрике, подтверждающие снижение брака на 15–20 % и сокращение простоев оборудования на 12–18 %.

Биографии авторов

Николай Николаевич Воробьев, ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт»

Доктор экономических наук, профессор, кафедра экономики, управления и информационных технологий ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт», Невинномысск, Российская Федерация.

Виктория Алексеевна Васюкова, ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт»

Кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики, управления и информационных технологий ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт», Невинномысск, Российская Федерация.

Татьяна Владимировна Желудкова, ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт»

Кандидат физико-математических наук, доцент, старший преподаватель кафедры экономики, управления и информационных технологий ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт», Невинномысск, Российская Федерация.

Библиографические ссылки

Благовещенский, В. Г. Методологические основы автоматизации контроля органолептических показателей качества кондитерской продукции и создание на их базе интеллектуальных систем управления: монография / В. Г. Благовещенский. – Курск : Университетская книга, 2024. – 407 с.

Благовещенский, В. Г. Интеллектуальная автоматизированная система управления качеством халвы с использованием гибридных методов и технологий: монография / В. Г. Благовещенский, И. Г. Благовещенский. – Курск : Университетская книга, 2022. – 186 с.

Адаптивная система управления с идентификатором нестационарных процессов производства / И. Г. Благовещенский, В. Г. Благовещенский, А. С. Носенко, А. М. Аднодворцев // Инженерный журнал: наука и инновации. – 2022. – № 5 (125). – С. 162–169.

Применение метода объектно-ориентированного программирования для контроля показателей качества кондитерской продукции / А. Н. Петряков, М. М. Благовещенская, В. Г. Благовещенский, Л. А. Крылова // Кондитерское и хлебопекарное производство. – 2018. – № 5–6(176). – С. 21–23.

Проблемы управления технологическими процессами производства кондитерских изделий и пути их преодоления / В. Г. Благовещенский, А. С. Носенко, В. А. Холопов [и др.] // Современные проблемы автоматизации технологических процессов и производств : сборник научных докладов научно-практической конференции с международным участием, посвящённой 100-летию со дня рождения Игоря Константиновича Петрова. – М., 2023. – С. 97–104.

Апанасенко, С. И. Автоматизация контроля влажности кондитерских масс с применением интеллектуальных технологий: диссертация … кандидата технических наук / С. И. Апанасенко. – Воронеж, 2021.

Кобзев, К. В. Современные методы искусственного интеллекта в управлении качеством пищевых производств / К. В. Кобзев, М. В. Балашов // Пищевая промышленность. – 2024. – № 3. – С. 34–41.

Рынок кондитерских и хлебобулочных изделий: тренды и статистика // World Food. – URL: http://world-food.ru (дата обращения: 20.06.2026).

Более 90 % кондитерских изделий на российском рынке представлено отечественными производителями // New Retail. – 2025. – 13 августа. – URL: https://new-retail.ru (дата обращения: 10.06.2026).

«Адептик Плюс» автоматизирует планирование на кондитерской фабрике // ComNews. – 2026. – 19 февраля. – URL: https://www.comnews.ru (дата обращения: 30.05.2026).

Опрос КОРУС Консалтинг: как пищевой бизнес инвестирует в ИТ // РБК Компании. – 2026. – 20 мая. – URL: https://companies.rbc.ru (дата обращения: 12.06.2026).

Цифровизация пищевой промышленности без прикрас и маркетинговых уловок // RobotUnion. – 2025. – 12 января. – URL: https://robotunion.ru (дата обращения: 12.06.2026).

Технологии будущего: кондитерская фабрика «Победа» // ER.ru. – 2025. – 17 ноября. – URL: https://ideputat.er.ru (дата обращения: 30.05.2026).

Киберкондитер: производители овсяного печенья из Ленобласти внедряют ИИ // Деловой Петербург. – 2025. – 26 ноября. – URL: https://www.dp.ru (дата обращения: 18.06.2026).

Эксперимент по промышленной маркировке вафлей прошёл на производстве «Мир сладостей С» // Tadviser. – 2025. – 8 сентября. – URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 12.06.2026).

Коровин, А. А. Гибридные модели оптимизации в пищевой промышленности / А. А. Коровин, Е. В. Смирнова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. – 2025. – Т. 87, № 2. – С. 112–119.

Шестаков, В. Н. Цифровые двойники технологических процессов в пищевой промышленности: архитектура и эффективность / В. Н. Шестаков, С. В. Григорьев // Приборы и системы управления. – 2025. – № 4 (298). – С. 24–31.

Fernandez-Lopez, P. Hybrid machine learning for real-time quality control in continuous food processing / P. Fernandez-Lopez, D. Perez-Marin // Journal of Food Engineering. – 2026. – Vol. 312. – P. 110–123.

Никитин, А. В. Сравнительный анализ методов оптимизации технологических параметров кондитерского производства с использованием нейросетевых архитектур / А. В. Никитин, О. К. Кузнецова // Хранение и переработка сельхозсырья. – 2026. – № 1. – С. 45–53.

Wang, L. LSTM-based predictive control for baking processes under raw material variability / L. Wang, Y. Zhang // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2026. – Vol. 22, Iss. 3. – P. 1785–1794.